地理斷點回歸是什麼意思

A. 【數據趣說】十、精英大學造就精英人生（國際大學生日特輯）

        為什麼有的人向上流動很快，可以獲得更高的職業和收入？就讀精英大學無疑是進入高層職業和高收入的重要渠道。例如，財富雜志評選的100強企業高管中，10%畢業於常青藤高校。此外，美國10%的上市公司至少有一位畢業於哈佛的高管。

        那麼精英大學真的會造就精英人生嗎？這次我們選擇了南美洲最獨特的國家——智利的行政數據，利用精英大學錄取分數線作為截斷規則識別精英大學錄取對畢業生未來職業發展影響的因果效應，使用斷點回歸設計分析錄取精英（商學）項目是否影響不同背景的學生進入頂級職位和頂級收入階層的機會。照舊結論前置：

        首先 ，少數錄取率極低的精英大學商學學位的畢業生占據了很大比例的企業領導職位和最高收入層。只有1.8%的學生被三大精英大學商學學位錄取，但是這些學生占據了41%的高級管理者職位、27%的前1%收入、39%的前0.1%收入和45%的前0.01%收入階層。

        第二 ，精英大學商學學位的學生進入前0.1%收入的幾率是錄取率中等的醫學學位學生的16.6倍。因此精英大學錄取加劇了性別和社會經濟地位所導致的階層不平等。

        第三 ，性別和家庭收入是精英商學學位錄取的重要決定條件，進入精英大學學位提高了來自富裕家庭男性學生的平均收入和進入高層職位的幾率，富裕家庭的男學生要比其他家庭背景的男生高3.4倍的可能性進入領導職位，高4.2倍進入前0.1%收入階層。

        第四 ，斷點回歸設計研究表明，精英大學學位錄取使學生獲得領導職位的幾率提高了45%，使學生進入收入前0.1%的幾率提高了51%。但是，這種回報只對高家庭地位的男生才發揮作用，這類學生獲得高職位和高收入的幾率要比其他學生高54%和69%。

        第五 ，高社會經濟階層男性的高回報很難用工作技能、高收入行業以及大學學業完成率來解釋。但是高階層學生的同學效應可能是精英大學高回報的重要機制。研究結果發現，當精英大學的那些出生富裕家庭的男性畢業生的同學同樣出生於富裕家庭時，這些畢業生將更大可能進入他們同學所在公司的管理層。

        在智利的大學中，智利大學(UC)和智利天主教大學(PUC)是兩所最著名的精英大學。智利的高中生在最後一年經過標准化的大學錄取考試，在得到考試結果後，學生可以填報多所高校及專業志願。相關學校及其專業根據測試成績對學生進行評級錄取，學生如果沒有被第一志願錄取，那麼他們就會被順延到第二志願，如果滿足第二志願的條件，第三志願就會自動失效。達到或超過某所高校錄取線的錄取名單和接近錄取線的候選學生名單都會被公布在報紙上。這次的斷點回歸設計就是比較錄取名單的底部學生和候選名單的頂部學生的情況。

        智利的高考制度程序上較為公平，學生們在高考後不能改變錄取結果，除非他們再等一年重新考試。學校的錄取線每年都會變化的，這取決於每年報考的人數和大學分配的招生名額，因此學生很難精確預測錄取分數線。因此可以說， 這次設計的斷點回歸的配置變數（錄取分數線）沒有被明顯操控，滿足了斷點回歸第一個前提條件 。此外，精英大學錄取可能受到高中生家庭背景的影響，由於沒有大學生家庭收入和父母教育程度的數據，我們使用學生就讀高中的類型作為學生家庭背景的替代，私立高中學費昂貴，支付的起的家庭應該是高收入家庭。

        我們這次選取的大學申請和錄取數據包括三個數據， 第一塊數據 是1980-2001年的所有參加高考的數據。 第二塊數據 是智利1981-2001年所有大學專業的錄取結果數據。 第三塊數據 是智利精英大學的法律、工程和商學專業1974-2001年的錄取結果數據。利用大學申請記錄中的高中信息，我們匹配了1980到2001年79%的精英大學錄取學生，以及1974到1991年60%的精英大學申請學生信息。我們還利用網路爬蟲爬取了1975年到2013年智利上市公司的高層管理者和董事會成員身份數據，最終獲得了10220個公司領導職務，其中2522個是1974年以後的精英大學專業的申請者擔任。我們還利用智利稅收數據匹配了1974-2001年這一時期94%大學申請人的收入數據，包括勞動收入、養老金、租金、資本收入、股息等收入。基於這一收入數據，構建了此次的主要因變數，即大學申請者2013年的收入是否處於收入的前0.1%范圍內（即年收入達到或超過$330000）。

        這次的斷點回歸設計就是比較智利兩所精英高校錄取名單的底部學生和候選名單的頂部學生在未來職位和收入的差異情況。斷點回歸設計的模型結構如下：

        當研究精英大學錄取對學生職位的影響時，因變數Yipc表示在申請組C中申請學位項目p的學生i的職位狀況，因變數有兩種測量方式：一是該學生擔任過的董事會成員與高管職位的次數，二是是否擔任過董事會成員或高管職位。當研究錄取對學生收入的影響時，Yipc=1，表示學生收入處於收入前0.1%。，dipc表示學生i申請學位的分數與錄取分數線的差值。Aipc是斷點回歸的驅動變數，其中dipc>0時，Aipc=1，即學生被該學位項目錄取，否則Aipc=0。由於不排除一些學生多次出現在數據中，例如該生被PUC拒絕後卻被UC錄取，因此斷點回歸使用學生層面的聚類標准誤。對最優帶寬的討論這里不再贅述，在斷點帶寬的選擇上，職位模型的選擇是「帶寬=10分」，收入模型選擇的帶寬是20分。

        斷點回歸的一個基本假設條件是驅動變數不受個體操控，也即 驅動變數在斷點兩側分布平衡 。作圖觀察dipc在斷點兩側的密度分布。圖3分數的直方圖顯示，在斷點的右側沒有明顯的跳躍。分樣本檢驗也發現，在私立高中就讀的學生和非私立高中就讀的學生的分數在斷點兩側也沒有明顯的跳躍。

        從圖6中可以很清楚的發現圍繞精英分數線的跳躍現象，被精英高校錄取對學生進入領導職位和頂級收入有著顯著的正向影響。圖6的PanelA.的男女混合樣本顯示，進入精英高校使學生進入收入前0.1%的比例提高了50%，並且使學生獲得領導層職位的數量提高了44%。比較PanelA和PanelB就會發現，精英高校對收入和職位的積極影響主要是由私立高中的男學生這背景因素決定的。精英大學錄取使男生進入收入0.1%的比例提高了50%，獲得領導層職位的數量提高了54%，相反地 精英大學錄取對女生進入高收入階層的影響幾乎為0，對女性進入領導層職位機會反而有些微的負向影響 。另外，精英大學錄取的溢出效應只適用於畢業於私立高中的男生，使這類學生進入高收入階層的比例提高了69%，使這類學生獲得的領導層職位數提高了54%，但是 精英高校錄取對非私立高中畢業的學生沒有明顯的影響 。

        我們還檢驗了精英大學錄取對學生進入前1%、10%階層的機會以及實際收入（log）的影響。結果和圖6的趨勢十分相似，精英大學錄取只提高了畢業於私立高中的男生的收入和領導職位數。其中提高私立高中畢業的男性學生進入前1%收入層的比例達到33%，提高進入前10%收入層的比例達到13%，他們的實際收入也因此提高了20%。 對於女生和非私立高中畢業的男生而言，精英大學對他們進入收入前1%和10%的影響接近為0 。

        我們分析了精英大學錄取的影響是否因不同的大學、專業、學生的其他家庭背景以及其他收入測量維度而變。研究發現：首先，PUC和UC錄取對領導層職位的影響和實際收入的影響相差不大，但是進入頂級收入階層主要是由PUC錄取所產生的。其次，職位和收入溢出效應存在著顯著的專業差異， 法律和商學學位 的溢出效應比工程類學位更強。第三，我們發現精英高校的職位溢出效益對那些收入較低的部門，如 政府部門和教育部門 似乎並不存在。第四，精英高校的溢出效應主要作用於7所最好的私立高中的畢業生，這些高中的主要特點就是學費貴、分數高、錄取嚴。但是， 對於公立高中，即使同樣錄取嚴，分數高，結果也似乎沒啥用 。

        為什麼只有畢業於私立高中的男生被精英大學錄取後才會有更高的收入和職位前景，這里可能的解釋有：第一，私立高中階段的更好的學術准備；第二，地理偏好和約束；第三，高收入職業的選擇；第四，私立高中畢業生大學階段學術更優異；第五，私立高中畢業生在大學學習中建立了有價值的同學關系。

        我們的檢驗發現，私立中學和非私立中學男生在數學分、閱讀分數上的差異很小，私立中學在兩個成績上僅比非私立高中學生成績高7.8分和4.8分，而且在他們所報考的學位項目上的科目成績，兩者的差距更小。因此可以說不同背景的男生在高中階段的學術能力是非常相近的，不會對他們大學階段的學習能力和今後的職業生涯產生影響。在地里偏好和約束上，82%的私立高中學生的來自智利首都聖地亞哥，非私立學生來自聖地亞哥的學生比例為70%。我們隨後檢驗了這些因素是否直接影響精英大學的錄取效應，通過構建精英大學錄取和上述因素（分數、地理位置）的交互項，檢驗發現，除了私立高中有影響外，高中的數學和閱讀分數以及地理位置因素對收入和領導層職位都沒有顯著的影響。

        精英大學錄取的學生更高的職業和收入前景可能是因為他們選擇了更高收入的職業。檢驗結果發現私立高中和非私立高中的畢業生在職業選擇上沒有很大的差異，47%的私立高中畢業生和41%的非私立高中畢業生都選擇了三大商業行業就業（房地產/租賃/商業服務、批發/零售、金融業），只不過稍大比例的非私立高中畢業生在政府和教育部門工作。斷點回歸的檢驗結果表明，精英大學錄取對學生從事以上三大職業的影響很小且不顯著。除了政府和教育行業，精英大學錄取對其他行業就業選擇的影響也基本上不顯著。

        把樣本限定為申請精英大學的醫學學位的學生樣本，斷點回歸分析發現（圖8），和精英大學商學學位只對私立高中畢業的男生有影響不同，被醫學學位錄取對男生和女生，以及私立和非私立高中學生的收入前景（進入前10%收入階層、進入前5%以及真實收入）都有顯著的正向影響，但是對學生進入收入前0.1%的頂級收入階層沒有影響。因此，盡管被精英大學非商學學位錄取可以提高不同性別和家庭收入的學生的未來收入，但是對他們進入頂級收入沒有明顯的幫助。

        分析發現，總體上學生們畢業率都很高。在精英大學商學和醫學學位，女性的畢業率比男性更高。就業相同學位的私立高中畢業的男生比非私立中學畢業的男生畢業率要高。被商學學位錄取的女性順利畢業的可能性比男性更高，上述發現表明，就讀精英大學學位的學業表現不是私立高中畢業的男生高回報的主要原因。

        我們最後要檢驗的一個機制就是精英大學學生的同學關系。這也不是憑空提出這個影響渠道的，既有的研究和一些權威媒體報道都表明同學關系對個體進入企業高層地位有著重要的影響。如果你的同學在身居公司要職，那麼你可能因為同學的幫助而進入公司上層並且獲得高收入。如果你和你的同學進入同一家公司工作，由於之前的同學關系，你們工作的更為融洽，工作績效也相應更高，這時你進入高層和獲得高收入的機會也更高。最關鍵的是，你和你的同學都是來自富裕家庭的男性，這份同學關系的價值可能更大。

        為了更干凈地識別同學關系對職業回報的影響。我們把一對大學同學在同一家擔任共同領導職位的比例和其他非同學關系（不同時間學習相同的學位、同一時間學習不同的學位）的一對學生共同擔任一家公司領導職位的比例進行比較。

        結果如圖9所示，在圖9的Panel A比較了相同學位和不同學位下男生隨著年齡同期群差異，在同一家公司共同擔任領導職務的比例。左圖是所有私立高中畢業生，右圖是7所精英高中畢業生。兩張圖的結果共同顯示，一同就讀同一學位的一對同學擔任同一家公司的領導職位的比例要顯著高於其他學生。隨著年齡差異的增加，就讀於同一學位的學生以後成為共同擔任公司領導的比例也會線性降低，但是還是比那些沒有讀同一個學位的學生比例要高。顯然，如果兩個學生沒有就讀於同一個學位，他們之間缺乏這種同學紐帶，是不太可能有這種共同領導一家公司的機會的。

        圖9 PanelB利用斷點回歸設計，展示了精英大學錄取對不用學位、不同時期申請學位的學生以後成為共同領導者幾率的影響。結果表明，沒有被精英大學學位項目錄取的學生，無論他們是不是同學，他們共同領導一家公司的幾率沒有明顯的差異。但是當他們被精英大學學位錄取後，是否同學關系就對結果產生了明顯的影響。有明確同學關系（Peers）的學生，他們以後成為公司共同領導者的幾率，要顯著高於那些不同年份就讀同一學位（Same prog, dif year）和同一年就讀不同學位（Same year, dif prog）的學生。如果沒有同學關系，即使學生被精英大學學位錄取，他們以後共同擔任公司領導的幾率也不比那些沒有被精英大學錄取的學生高。

        上圖只是顯示了私立高中畢業的學生在以後共同領導職位上的差異，那麼非私立高中畢業的學生間的同學關系是否也有助於他們以後成為公司領導者呢。我們建立了一個單差分和雙重差分模型來檢驗非私立高中畢業生的同學關系對學生職位影響的因果效應。其中單差分模型和和雙重差分模型形式分別為：

        Yij=1表示一對學生i和j在同一家公司共同擔任領導職位，ti和tj表示i和j的學位申請年份，pi和pj分別表示i和j申請的精英大學學位。如果|ti − tj | = g，那麼Cg ( ti,  tj )=1。如果pi = pj ，那麼S( pi, pj )=1。差分的系數為πg即同學關系對一對學生共同擔任領導職位幾率的影響。檢驗結果如圖10所示，只有同學關系（same cohort）才提高了學生共同領導職位的幾率，其他關系，無論是同學位但不同年、同年不同學位還是不同年也不同學位，都對共同領導職位的幾率沒有影響。單重差分結果表明，同學關系使今後兩人共同領導公司的概率提高了1.26倍，如果兩個學生都來自精英私立高中，他們以後共同領導同一家公司的概率將提高1.37倍。此外，表10 最後兩列的結果表明，同學關系似乎僅對私立高中的學生有作用，一對同學中如果有一個來自非私立高中，這種同學關系似乎是不牢靠的，對以後共同擔任公司領導者職位沒有顯著影響，而且系數也很小。

        總之，這一部分研究展示了一個冷酷的社會現實： 同學關系特別重要，而出生則更為重要 。私立高中畢業的學生被精英大學錄取後，更容易和他同樣出生富裕家庭的同學共同領導一家公司。而出生一般家庭、畢業於非私立高中的學生，即使考入了精英大學學位，即使他的同學出生富裕家庭，也不可能和同學一起領導一家公司，很可能你是同學關系中被拋棄的一方。 

        我們用智利的數據訴說了一個令人悲傷的故事： 千辛萬苦考上了好學校，但是性別和家庭背景卻可能阻礙你進一步發展，而你卻無可奈何 。精英大學的職業收益很可能被男性且富裕家庭的學生所壟斷，出生於貧寒或普通家庭的孩子，拚命考上精英大學，也許可能改變自己的命運，他們的收入可能接近頂級收入，但是成為受人矚目的社會頂級精英和進入最高收入階層仍然不太可能。特別是對於商業、金融行業而言，最高收入階層和公司領導職位被那些精英大學畢業且出生富裕階層的男性所佔據。在頂級階層和職業圈裡，人脈關系，如同學關系變得尤為重要，而你的出生也註定了你可能無法融入你的富裕家庭同學的圈子。正如一位朋友曾說過的一句話：說大城市靠能力打拚就會成功的人也許不知道，對頂級階層的人而言，拼人脈更重要，只是你沒有罷了。也正如《等你下課》的歌詞寫道：「也許 我不該在你的世界 當你收到情書 也代表我已經走遠」。

數據趣說，用科學的數據來解讀，告訴你一些社會現象背後的原理。

B. 怎樣提高薄弱科目成績的方法

在備戰中考的過程中，我們要怎樣提高自己薄弱科目的成績呢？下面是我為大家收集整理的提高薄弱科目的 方法 ，希望對大家有幫助。

初三生的復習生活和高考比已經可以同等對待了，進入初三後就開始准備中考復習，模考漸漸的增多暴露出我們在初中時學習的問題也就更多。對於模考失分的地方應該認真、客觀地進行分析，看看哪些題失了分，弄清失分原因，不要隨便就懊惱。我提醒中考考生進入初三下半個學期就要抓緊時間，多補薄弱學科的基礎知識，基礎才是考試時攻不克的城牆。

一、明確目標，端正思想

補弱科的目標是在短時間內提高弱科的分數，達到快速提高中考總分的目的。因此補習弱科不能盲目追求滿分，要有所取捨。現實的目標是穩拿難度低的題目的分數，集中力量突擊難度中等和中等偏上題目的分數，放棄難度高題目的分數。

二、對於大綱基礎穩抓穩打

考生在某個科目上分數低，往往是在知識、技能掌握上存在缺陷，或者是記憶不牢，或者是理解不透，或者是應用不熟練。因此，對照大綱，回歸課本，查漏補缺，及時彌補，這才是提高分數最有效的辦法。如果考生丟掉課本和大綱一味地做模擬試題，對付偏題難題，其結果只會是耽誤時間，難有提高。

三、整理錯題集，適度訓練

考生在對照大綱、課本、 範文 進行學習後，做配套的練習題，檢驗自己是否已經掌握這方面的知識。如果發現，有的題目錯了，就要找到原因，復習相關章節的知識內容，改正做錯的題，並且把正確的答案抄寫一遍，以加深印象。初三復習期間，要有針對性地進行知識復習，要精心整理錯題集，適當精選試題進行模擬訓練，考察復習的效果，及時作出調整。模擬的試題不僅可以檢驗復習效果，也可以去體會中考命題的思路和命題的延續性，還可以擴大自己做題的寬度和廣度。

復習的過場沒有想像中那麼困難，中考也是開啟人生道路的一扇門，在這之後我們還會遇到各種各樣的考試甚至人生 考研 ，在學習中學會如何學習，乃至如何安排自己的人生才是中考要帶給我們的東西，太奇黃岡老師祝願大家都能在這人生中的第一步開一個好頭，考上理想的高中，開啟更加璀璨的人生。

中考臨近，初三生已經進入到最後的備考沖刺階段。那麼，如何備考才能在沖刺階段取得成績的快速提高呢?

1.重視基礎，注意聽課，不放過疑問。

2.建立各科錯題本，經常通過自己做錯的題反省自己做錯的經過。

3.讀英語不怕別人笑話，要大聲朗讀，並經常用英文寫筆記，鍛煉英文寫作能力。

4.可以訂一些適合中學生讀的報刊，通過多讀多看多練，提高寫作能力。

5.語文能力是長時間學習積累的結果，最後階段死記硬背的方法對提高成績沒有太大幫助，語文試卷中的閱讀題是一個公認難點，很多同學在答題後自我感覺良好，但最後成績卻不盡人意，這是其解題思路與出題者意圖的偏差造成的，對待閱讀的技巧是要先領會作者的寫作觀點和 文章 的中心思想，學會用文章中的觀點問題，這需要同學們在平時做題時多注意培養自己的分析能力。中國 教育 在線提醒， 作文 也很重要，寫作文切記不要跑題，並在此基礎上積累一些精彩的語句，提高自己的文采，以博高分，老師曾建議，中考之前頭腦里至少要裝有五十篇範文。

6.數學復習應避免題海戰術，最好能將課本上的知識分章節梳理清楚，選作典型題，類型題，把注意力放在提高准確率上，另外還可以把從前做過的錯題集中處理一下，通過改正錯誤，填補自己的知識漏洞，並將復雜習題的解題思路重新領會，加強對常用解題法的掌握。

7. 英語學習 保持語感是最好的突擊方式，另外可以做一些題型，查缺補漏，將自己掌握不太牢固的語法點、知識點著重領會，記憶。

8.理化綜合復習重點應著重突出基礎題和類型題，對付難題不止重結果，分析解法才是最重要的一環，分析解題思路的脈絡，掌握並靈活運用理化題的解題方法是獲得高分的基本保障。

9.淡化考試，不要過分關注，過分提醒，像平常一樣作息、生活，到臨考試適當玩樂、游戲有助於減緩壓力。

10.考完一門不要和同學對答案，立刻投入到下一門的准備中去。

在一些學校，由於實行分層教學，教師在教學過程往往遇到很多學生偏科這樣的情況.而中層次和低層次的班級偏科現象更明顯.這樣的學生不是英語或數學學不好,就是歷史或地理學不好,或 其它 某一學科學不好.但是,這些學生大多有一共同點,他們對某些學科的興趣特別濃,不僅學得好,而且還特好.我們稱這樣的學生為偏科生.怎樣提高他們薄弱學科的成績,是我們班級管理和學科教師面臨的一項堅決而又復雜的工作,它對於學生的全面發展和教學質量的提高具有重大的意義.為此,我想從以下幾個方面來開展教學工作:

一、 堅定信念"我能行".

偏科生一般都學有所長,並非弱智或低能.其素質和平常學生無異,有的反應還較快.我們教師要及時發現他們的特長,幫其樹立起能夠學好薄弱學科的信心,思想上堅定"我能行'.

二、找准原因,對症下葯.

出現薄弱學科是多種因素造成的,但是具體到每個同學又有所不同,常見的有以下幾種因素;

(1)自小學以來就形成的偏科現象,對薄弱學科不感興趣,拿起課本就頭疼.這是興趣問題.

(2)因缺乏興趣導致基礎薄弱,使其在聽課,做作業和考試的過程中困難重重,而又沒有及時找到解決問題的辦法.長此以往就造成了薄弱學科的現象.這是基礎問題.

(3)因學生的某一缺點遭到老師嚴厲的斥責而產生的抵觸情緒,或因老師的誤會,從而蒙受"不白之冤",心生怨恨而導致厭學.或因教師的某一缺點跟學生心目中的理想教師不吻合而產生的學科荒廢等因素導致了薄弱學科,這是師生隔閡問題.

找准了原因,就找到解決問題的突破口,就可根據不同的情況"對症下葯",從而達到理想的教學效果.

三、教師要多採取情感投入.

古人言:"親其師,信其道".學生對老師有感情才會聽取老師的教悔,否則苦口婆心的教育只是徒勞.因此教師要花大力氣加強和學生的情感溝通,通過交流,增進了解,加強信任,消除心理隔閡,實現情感共鳴.在這樣的情況下,通過引導,才會產生較好的教育效果.

四、教師還可開展學科導學活動.

分階段,分批把薄弱學科的學生名單交給相應的科任教師,讓老師特別關注他們.老師可採取課上適中的問題提問,課下情感交流,方法指導,作業督察等多種導學方式進行導學.

五、學生方面要強弱聯合,把偏科不同的學生以四至五人編成互助小組,或適當插入一至兩個優秀生在裡面,取甲之長,補乙之短,幫助他們制定學習目標,擬定 學習計劃 ,開展合作學習,優勢互補,實現強弱聯合,從而達到補弱的目的.

六、機制激勵.

班上可通過班委會制定多種獎勵 措施 ,讓偏科生一有進步就能得到獎勵,得到老師和同學的肯定.如設立進步獎,鼓勵獎,或量化加分.或根據其特長,,鼓勵他們擔任班委,參與班上管理工作,從而增強學習的信心.還有一種切實可行的措施是:在教室的醒目處設立星級激勵榜,張榜公布學習進步的同學.可用一顆星或多顆星來代表其進步的程度,讓大家有目共睹偏科生的每一點的學習進步,讓該學生時刻感受到自己被認可被關注的氛圍,從而提高薄弱學科成績.

總之,偏科生的補弱工作雖然堅決而復雜,但只要我們找准原因和找到策略,認真對待,從教師,學生,和班級管理等方面入手,在思想上堅定學生的信心,在方法上加以引導,全力以赴,是完全可以提高偏科生薄弱學科成績的.

一、 計劃管理――有規律

1、 長計劃，短安排。制定一個短期學習目標，這個目標要切合自己的實際，通過努力是完全可以實現的。達到了一個目標後，再制定下一個目標，一個目標一個目標地實現。

2、 擠時間，講效率。重要的是進行時間上的通盤計劃，制定較為詳細的課後時間安排計劃表，課後時間要充分利用，合理安排，嚴格遵守，堅持下去，形成習慣。計劃表要按照時間和內容順序，把放學回家後自己的吃飯、休息、學習時間安排一下，學習時間以45分鍾為一節，中間休息10分鍾，下午第四節若為自習課也列入計劃表內。

二、 預習管理――爭主動

1、 讀：每科用10分鍾左右的時間通讀教材，對不理解的內容記錄下來，這是你明天上課要重點聽的內容。預習的目的是要形成問題，帶著問題聽課，當你的問題在腦中形成後，第二天聽課就會集中精力聽教師講這個地方。所以，發現不明白之處你要寫在預習本上。

――建立預習本

2、 寫：預習時將模糊、有障礙、思維上的斷點(不明白之處)書寫下來。

――讀寫同步走

3、 練：預習的最高層次是練習，預習要體現在練習上，就是做課後能體現雙基要求的練習題1――2道。做題時若你會做了，說明你的自學能力在提高，若不會做，沒關系，很正常，因為老師沒講。

三、 聽課管理――重效益

聽課必須做到跟老師，抓重點，當堂懂。聽課時要跟著老師的思維走，不預習跟不上。跟老師的目的是抓重點，抓公共重點，如：定理、公式、單詞、句型……更重要的是抓自己個性化的重點，抓自己預習中不懂之處。事實證明：不預習當堂懂的在50%――60%左右，而預習後懂的則能在80%――90%左右。當堂沒聽懂的知識當堂問懂、研究懂。

――建立聽課 筆記本

四、 復習管理――講方法

有效復習的核心是做到三個字――想、查、說。

1、 想：即回想，回憶，是閉著眼睛想，在大腦中放電影。學生課後最需要做的就是是回想。此過程非常重要，幾乎所有清華、北大、高考狀元都是這樣做的。學生應在每天晚上臨睡前安排一定時間回想。

2、 查：回想是目前聯合國教科文組織承認的最有效的 復習方法 ，也是查漏補缺的最好方法。回想時，有些會非常清楚地想出來，有些則模糊，甚至一點也想不起來。能想起來的，說明你已經很好地復習了一遍。通過這樣間隔性的2-3遍，幾乎終生不忘。而模糊和完全想不起來的就是漏缺部分，需要從頭再學。

3、看：即看課本，看聽課筆記。既要有面，更要有點。這個點，既包括課程內容上的重點，也包括回憶的時候沒有想起來、較模糊的「漏缺」點。

4、寫：隨時記下重難點、漏缺點。一定要在筆記中把它詳細整理，並做上記號，以便總復習的時候，注意復習這部分內容。

――建立復習本

5、 說：就是復述。如：每天都復述一下自己學過的知識，每周末復述一下自己一周內學過的知識。聽明白不是真的明白，說明白才是真的明白。堅持2～3個月就會 記憶力 好，概括能力、領悟能力提高，表達能力增強，寫作能力突飛猛進。

――此法用於預習和復習。

五、 作業管理――要自律

1、 不計時不作業：限時作業，記錄作業時間，與作業無關的事什麼也不做。比如：20分鍾寫完英語;25分鍾寫完數學……

2、 不復習不作業：先復習所學的內容，然後作業。

3、 遇到難題，百思不得，先放過，後攻堅。

4、 不檢查不作業：作業後必須檢查一遍。

5、 不小結不作業：寫完作業後，告訴自己學會了什麼，得到了什麼，有什麼體會。

6、 獨立作業忌抄襲。

六、錯題難題管理――常 反思

有了錯題本和難題本就叫會考試，目的是為以後復習使用。錯題和難題反映著許多知識點的聯結，掌握了錯題和難題就等於把高分拿在手。建立錯題本和難題本可用16K的橫格本，每頁上下分五部分。

第一部分是原題;

第二部分是錯因;

第三部分是正確與舉一反三：正確即寫出正確答案，過了一個月復習時，搭眼一看還不會，就問自己：怎麼還不會?就要進一步查找原因，這時舉一反三，將與本題相關的知識點或習題聯系起來，寫下來。

第四部分是歸納提醒：寫出錯題錯在什麼地方，如：錯在代數方面，則提醒自己這部分掌握不好，重新自學或請教老師和同學。

第五部分是復習次數：每隔一段時間要復習一次，怎麼復習?蓋住原題自己用腦子想。

――此法比較適用於理科

七、考試管理――抓重點

用一張丟分統計表管理。按科目分為填空、選擇、計算、閱讀……項目。錯了、丟了多少分，用統計表說話，這樣，能明白什麼知識點有問題，哪方面需要改進和提高。

看完以上為大家整理的提高薄弱科目成績的方法，大家還想不想進一步學習更多應對中考拿高分的其他課程呢，名師主講視頻課帶你沖刺中考！（點擊圖片直接進入體驗學習哦！！！）

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C. 哪些學習方法既高效又輕松

掌握正確的學習方法是提高成績的關鍵。隨著學習內容的不斷深入學習方法更加多樣和復雜。無論你選擇任何一種學習方法，一定要合理的安排自己的學習時間，避免造成手忙腳亂。平時要提前做好預習。這樣帶著問題聽講，即便是溜號走神，遇到關鍵點的時候也會非常專心的聽完。

平時我們也要注意新舊內容之間的聯系。考慮問題也要多角度多方面進行歸納總結。我是思維的獨創性和靈活性。避免思維方式單一。要養成善於聯想的習慣。通過學習知識提高認知水平。在學習的過程中就會變得很容易。

用心很重要，思考更重要。養成熱愛學習，主動學習，勤於思考的習慣。同時需要嚴格的自律。越是學業優秀的人，在很多方面，越能夠控制住自己不被其他無關的事情所干擾。

D. 雙重差分模型顯著但是系數小

第一部分   模型簡介

1、模型應用背景

2、模型運用前提條件

3、穩健性檢驗

第二部分   經典論文分析

1、民族地區轉移支付、公共支出差異與經濟發展差距

2、基於多期雙重差分的分位回歸及其應用

第三部分   雙重差分模型（DID）stata實例操作

1、變數構造和基本命令

2、平行趨勢檢驗

第四部分   經典論文推薦

第五部分   專題預覽

估計政策效應常用的方法有：工具變數法、斷點回歸、傾向得分匹配法、雙重差分法、合成控製法等。我們在這里介紹雙重差分法。

第一部分   模型簡介

1、模型應用背景

現代計量經濟學和統計學的發展為我們的研究提供了可行的工具。倍差法來源於計量經濟學的綜列數據模型，是政策分析和工程評估中廣為使用的一種計量經濟方法。主要是應用於在混合截面數據集中，評價某一事件或政策的影響程度。該方法的基本思路是將調查樣本分為兩組，一組是政策或工程作用對象即「作用組」，一組是非政策或工程作用對象即「對照組」。根據作用組和對照組在政策或工程實施前後的相關信息，可以計算作用組在政策或工程實施前後某個指標（如收入）的變化量（收入增長量），同時計算對照組在政策或工程實施前後同一指標的變化量。然後計算上述兩個變化量的差值（即所謂的「倍差值」）。這就是所謂的雙重差分估計量（Difference in Differences，簡記DD或DID），因為它是處理組差分與控制組差分之差。該法最早由Ashenfelter（1978）引入經濟學，而國內最早的應用或為周黎安、陳燁（2005）。

2、模型運用前提條件

2.1 使用前提

（1）政策不能是「一刀切」類型，即存在受政策影響的實驗組和不受政策影響的對照組

（2）至少兩年的面板數據，如果是截面數據一般也別考慮了

2.2 模型前提

（1）平行趨勢（CT）假設：處理組和對照組有共同趨勢，在政策干預之前，處理組和控制組的結果效應的趨勢應該是一樣的。

（2）SUTVA條件：政策干預隻影響處理組，不會對控制組產生交互影響，或者政策干預不會產生外溢效應；

（3）線性形式條件：潛在結果變數同處理變數和時間變數滿足線性條件。

由此可見DID的使用條件較為嚴苛，並不能隨意使用。

3、穩健性檢驗

為了證明所有的效應是由政策實施所引起的，必須做穩健性檢驗，主要體現在兩個方面：

3.1  平行趨勢檢驗

如果是多年面板數據可以通過畫圖或者回歸的方法來檢驗平行趨勢假設。

（1）畫圖：畫出實驗組時期和對照組時期的時間趨勢圖，如果兩條線的走勢完全一致或基本一致，說明CT假設是滿足的。

（2）回歸：將模型構造中dt項改為「年份虛擬變數」，政策實施前有a年就有a個年份虛擬變數，以及與相乘的a個交互項。此時交互項反映的是「政策實施前年份，實驗組和對照組的差異」。如果這a個交互項不顯著，即說明政策實施前實驗組和對照組不存在明顯的差別，從而滿足CT假設。一般，「都不顯著」可以稍微放鬆，即便存在一兩個顯著的情況，但只要a個交互項聯合不顯著，也是滿足CT假設。

3.2 安慰劑檢驗

安慰劑檢驗核心思想即即虛構處理組進行回歸。

第一步：選取政策實施之前的年份進行處理，例如，政策發生在2014年，研究區間為2013-2015年。我們可以把研究區間向前移動到2011-2013年，並假定政策實施年份為2012年，然後進行回歸。

第二步：選取已知的並不受政策實施影響的群組作為處理組進行回歸。

如果不同虛構方式下的DID估計量的回歸結果依然顯著，說明原來的估計結果很有可能出現了偏誤。

此外還可以利用不同不同的對照組進行回歸，看研究結論是否依然一致。或者選取一個完全不受政策干預影響的因素作為被解釋變數進行回歸，如果DID估計量的回歸結果依然顯著，說明原來的估計結果很有可能出現了偏誤。

註：以上如果回歸結果顯著，說明原結果是一定有問題的，而如果回歸結果不顯著，並不一定能表明原結果沒問題。

第二部分  經典論文分析

1、民族地區轉移支付、公共支出差異與經濟發展差距

雙重差分法DID模型      趨勢評分匹配的雙重差分法PSM-DID模型

針對民族地區的財政轉移支付，是實行財政分權制度的多民族國家緩和民族矛盾、縮小地區差別的重要手段。基於最優政府間轉移支付型和「凈財政收益」概念，本文首先提出如下理論假說: 這類轉移支付有助於減少民族地區與其他地區之間的公共支出差異和經濟發展差距。然後使用1993—2003年中國縣省兩級數據，並採用基於趨勢評分匹配的雙重差分法( DID with Propensity ScoreMatching) ，檢驗上述理論假說。研究發現：

（1）中國2000年底實施的民族地區轉移支付政策，顯著促進了民族地區公共支出水平的相對提高和公共支出結構的相對優化。不過，促進作用未顯示出隨時間不斷增強的態勢。

（2）該項政策未顯著縮小民族地區與其他地區之間的經濟發展差距。本文的研。

究結論表明，民族地區轉移支付在中國發揮了均等化效應，但程度有限。

2、基於多期雙重差分的分位回歸及其應用

VAR 模型   單期雙重差分模型    多期雙重差分模型（DID）   分位回歸方法

針對房價的高速上漲，從2010 年起，中國政府開始採取一系列措施抑制房產泡沫、防止地產被過度炒作。過行政手段抑制需求的「限購令」是否真的抑制了房價的過快上漲？其效果如何？如何進行評估？實證的方法主要有VAR 模型和單期雙重差分模型，本文將利用70 個大中城市在三個不同調控期的房地產相關數據，採用多期雙重差分模型（DID）動態、精準地分析限購政策的長期動態效果。同時，考慮到70 個大中城市的房價差異非常明顯，本文還將採用分位回歸方法進一步探索限購令對住宅價格的影響，從而為相關部門制定進一步的房地產調控政策提供理論依據。

將雙重差分模型應用到限購對房價的影響問題上，具體思路為：將實施限購的城市作為處理組，將未實施限購的城市作為對照組，時間段分為政策出台前與政策出台後。據此可以設置兩個虛擬變數Di 和Dt , Di 代表是否實施了限購令，Dt 代表政策實施前後，若某個城市實施了限購令，則Di = 1 ，否則Di = 0 ；Dt = 1 代表該時間段為某城市實施限購令之前，Dt = 2 代表該時間段為某城市實施限購令之後。據此，兩個變數的交互項乘積Di*Dt 即可在一定程度上反應政策的實施效果。在因變數的選擇上，本文選擇了國家統計局發布的全國70 個大中城市的月度房屋銷售價格指數作為研究對象，該指數的計算是基於各地房管局的網簽數據，能夠較為有效地避免現實交易中出現的陰陽合同問題。控制變數的選取從供求理論出發，以上期的供給量和需求量為控制變數，將供求因素納入模型從而剔除其對房價造成的影響，直接體現限購對房價的影響效果。通過研讀以往研究房價影響因素的文獻，由於房地產市場反應不夠靈敏，本文認為當期商品住宅需求主要可以從城市的整體經濟水平（以上一期城市所在省份的工業增加值同比增長率為指標）以及上一期商品住宅銷售面積同比增長率中反映出來，以上一期商品住宅投資額的同比增長率反映供給的基本水平。同時為了更全面地消除城市自身特徵（如地理位置、人口因素等）對房價增長率造成的影響，本文將滯後一期的房價同比增長率也作為控制變數。

第三部分  雙重差分模型（DID）stata實例操作 

1、變數構造和基本命令

**調用數據
use ' https://dss.princeton.e/training/panel101.dta', clear
**設置虛擬變數，政策執行時間為1994年
gen time = (year>=1994) & !missing(year)
**生成地區的虛擬變數
gen treated = (country>4) & !missing(country)
**產生交互項
gen did = time*treated

**第一種回歸設計
**回歸Estimating the DID estimator
reg y time treated did, r

顯然在10%水平上，政策實施有顯著的負效應。
*第二種DID回歸設計
reg y time##treated,r
**方法三下載外部命令方法
ssc install diff
**估計DID
diff y, t(treated) p(time)

2、平行趨勢檢驗

以上的基準回歸只有當地區在政策前足夠相似才能夠保證DID提取的是政策的因果效應，所以研究者需要知道兩組地區在政策前有多大差異。實現這一目標的方法是將年份虛擬變數乘以實驗組虛擬變數，這一交互項就可以捕捉兩組地區在每一年份的差異。如果兩組地區的確有著平行趨勢的話，那麼預期在1994年前的那些交互項的回歸結果將不顯著，而1994年後的將顯著。

**平行趨勢檢驗
**生成年份虛擬變數與實驗組虛擬變數的交互項(此處選在政策前後各3年)
gen Dyear = year-1994
gen Before3 = (Dyear==-3&treated==1)
gen Before2 = (Dyear==-2&treated==1)
gen Before1 = (Dyear==-1&treated==1)
gen Current = (Dyear==0&treated==1)
gen After1 = (Dyear==1&treated==1)
gen After2 = (Dyear==2&treated==1)
gen After3 = (Dyear==3&treated==1)
**將以上交互項作為解釋變數進行回歸
xtreg y time treated Before3 Before2 Before1 Current After1 After2 After3 i.year, fe
est sto reg

可以看出Before3 Before2 Before1 的系數均不顯著，After1的系數負向顯著採用coefplot命令進行繪圖，觀察是否1994年前的回歸系數均在0軸附近波動，在1994年後回歸系數顯著為負。

coefplot reg,keep(Before3 Before2 Before1 Current After1 After2 After3) vertical recast(connect) yline(0)

結果發現系數在政策前的確在0附近波動，而政策後一年系數顯著為負，但很快又回到0附近。這說明實驗組和控制組的確是可以進行比較的，而政策效果可能出現在頒布後一年，隨後又很快消失。

第四部分   經典論文推薦

[1]Matching As an Econometric Evaluation Estimator. The Review of EconomicStudies,1998,65(2):261-294.(note:最早提出者)

[2]胡宏偉，「城鎮居民醫療保險對國民健康的影響效應與機制」,《南方經濟》,2012年第10期

[3]毛捷，「民族地區轉移支付公共支出差異與經濟發展差距」,《經濟研究》,2011年增2期

[4]CompulsoryLicensing:Evidence from the Trading with the Enemy Act，AER，2012

[5]交通基礎設施質量與經濟增長：來自中國鐵路提速的證據，世界經濟，2012年第1期

[6]新型農村社會養老保險政策效果評估》，經濟學（季刊），2014年第14卷第1期

財政「省直管縣」改革與基層政府稅收競爭，經濟研究，2015年第11期

[7]稅收分成、稅收努力與企業逃稅，管理世界，2016年第12期

[8]政企合謀與企業逃稅：來自國稅局長異地交流的證據，經濟學(季刊)，2016年第15卷第4期

[9]出口改善了員工收入嗎？，經濟研究，2011年第9期

[10]西部大開發：增長驅動還是政策陷阱，中國工業經濟，2015年第6期

[

E. 什麼是3S系統，都有什麼作用

"3S"系統是地理信息系統（GIS），全球衛星定位系統（GPS），遙感系統（RS）的合稱。

一個GIS系統是一種具有信息系統空間專業形式的數據管理系統。在嚴格的意義上，這是一個具有集中、存儲、操作、和顯示地理參考信息的計算機系統。例如，根據在資料庫中的位置對數據進行識別。實習者通常也認為整個GIS系統包括操作人員以及輸入系統的數據。地理信息系統技術能夠應用於科學調查、資源管理、財產管理、發展規劃、繪圖和路線規劃。

GPS系統使用低頻訊號，縱使天候不佳仍能保持相當的訊號穿透性；高達98%的全球覆蓋率；高精度三維定速定時；快速、省時、高效率；應用廣泛、多功能；可移動定位。不同於雙星定位系統，使用過程中接收機不需要發出任何信號；此舉增加了隱蔽性，提高了其軍事應用效能。

RS系統的能於短時間內取得大范圍的數據，訊息可以圖像與非圖像方式表現出來，以及代替人類前往難以抵達或危險的地方觀測。遙感技術主要用於航海、農業、氣象、資源、環境、行星科學等等各領域。

(5)地理斷點回歸是什麼意思擴展閱讀

應用：

數字地圖：

數字地圖是存儲在計算機的硬碟、軟盤或磁帶等介質上的，地圖內容是通過數字來表示的，需要通過專用的計算機軟體對這些數字進行顯示、讀取、檢索、分析。數字地圖上可以表示的信息量遠大於普通地圖。

數字地圖可以非常方便地對普通地圖的內容進行任意形式的要素組合、拼接，形成新的地圖。可以對數字地圖進行任意比例尺、任意范圍的繪圖輸出。它易於修改，可極大的縮短成圖時間；可以很方便地與衛星影象、航空照片等其他信息源結合，生成新的圖種。

可以利用數字地圖記錄的信息，派生新的數據。利用數字地圖的等高線和高程點可以生成數字高程模型，將地表起伏以數字形式表現出來，可以直觀立體地表現地貌形態。